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E-Book

Neuronale Netze zur Prognose und Disposition im Handel

AutorSven F. Crone
VerlagGabler Verlag
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl488 Seiten
ISBN9783834986313
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis59,99 EUR
Sven F. Crone bietet eine fundierte Analyse der Grundlagen zur Prognose, Disposition und der Verfahrensklasse der Neuronalen Netze, und zeigt an Beispielen neue Wege zu ihrer Anwendung auf.

Dr. Sven F. Crone promovierte bei Prof. Dr. Dr. h. c. Preßmar am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Hamburg und ist aktuell Assistant Professor in Management Science an der Lancaster University und Deputy Director des Lancaster Centre for Forecasting in England.

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Leseprobe
4 Neuronale Netze als Instrument der Prognose (S. 159-160)

In Kapitel 4 werden die Prognoseverfahren der künstlichen Neuronalen Netze (NN) als Klasse ämathematisch-statistischer Verfahren vorgestellt. In den Hauptgliederungspunkten werden zu diesem Zweck die methodischen Grundlagen und die Prinzipien der Informationsverarbeitung in den Phasen der Modellbildung, der Parametrisierung und der Anwendung analysiert.

Die Modellierung von NN bietet erhebliche Freiheitsgrade in der mathematischen Formulierung der Signalverarbeitung in einzelnen Neuronen, der Informationsverarbeitung in Netzwerken von Neuronen und der Parametrisierung durch Lernverfahren. Daher werden diese zunächst eingehend und losgelöst vom Anwendungsbezug der Prognose untersucht, um die Funktion und Bedeutung der Zielfunktionen im Training von NN herauszustellen.

Die systematische Analyse der NN, ihrer historischen Entwicklung, ihres biologischen Vorbildes und ihrer technischen Realisierung verdeutlicht die Unabhängigkeit der Zielfunktionen im Training von NN von der Zielsetzung, der Architektur und den Lernverfahren. Dies erlaubt nachfolgend eine Erweiterung der Theorie von NN auf alternative Zielfunktionen hinsichtlich betrieblicher Kosten und somit auf die simultane Prognose und Disposition durch NN. In einem zweiten Schritt wird die Analyse auf die Anwendung von NN zur betrieblichen Absatzprognose konzentriert.

Zunächst wird dazu die theoretische Eignung von NN zur Approximation, Generalisierung und Vorhersage aus Zeitreihen von verrauschten Daten untersucht. Die Vielzahl von Anwendungen von NN zur Prognose erfordert eine strukturierte Literaturanalyse zur Beschränkung auf relevante Anwendungen der Regression und Absatzprognose. Abschließend werden typische Architekturen von NN zur Absatzprognose diskutiert und die Informationsverarbeitung von Neuronen und Netzwerken von Neuronen im Vergleich zu statistischen Prognoseverfahren erörtert.

4.1 Methodische Grundlagen von Neuronalen Netzen

4.1.1 Definition und Abgrenzung


„A neural network is a system composed of many simple processing elements operating in parallel whose function is determined by networks structure, connection strengths, and the processing performed at computing elements or nodes. … Neural network architectures are inspired by the architecture of biological nervous systems, which use many simple processing elements operating in parallel to obtain high computation rates” [DARPA 1989, S. 60].

Der allgemeine Begriff der Neuronalen Netze bezeichnet somit kein Prognoseverfahren, sondern vielmehr ein interdisziplinäres Forschungsgebiet von Systemen, Theorien, Modellen und Verfahren hinsichtlich biologischer Neuronen und Neuronenverbände. „The field of neural networks is now being investigated by … biologists, psychologists, cognitive scientists, computer scientists, mathematicians, engineers, physicists, philosophers, psychiatrists and psychotherapists, and social scientists” [Levine 2000, S. xi].
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Vorwort7
Inhaltsübersicht8
Inhaltsverzeichnis9
Abbildungsverzeichnis14
Tabellenverzeichnis21
Abkürzungsverzeichnis24
Symbolverzeichnis27
1 Einleitung31
1.1 Problemstellung31
1.2 Gang der Untersuchung36
2 Prognose und Disposition im Handel39
2.1 Grundlagen der Warendisposition39
2.1.1 Definition und Einordnung der Warendisposition39
2.1.2 Warendisposition als Kernprozess des Handels41
2.1.3 Dispositions- und Lagerstrukturen im Handel44
2.1.4 Funktionsmodell der Warendisposition49
2.2 Modelle der Bedarfsrechnung52
2.2.1 Determinanten52
2.2.1.1 Kennzeichnung des Bedarfs52
2.2.1.2 Modellauswahl54
2.2.2 Deterministische Modelle56
2.2.3 Stochastische Modelle58
2.2.3.1 Modelle für stationären Bedarf58
2.2.3.2 Modelle für instationären Bedarf60
2.3 Modelle der Bestellmengenrechnung62
2.3.1 Determinanten62
2.3.1.1 Entscheidungsvariablen62
2.3.1.2 Kostenparameter64
2.3.1.3 Modellauswahl69
2.3.2 Deterministische Modelle72
2.3.2.1 Modelle für stationär-deterministischen Bedarf72
2.3.2.2 Modelle für instationär-deterministischen Bedarf76
2.3.3 Stochastische Modelle77
2.3.3.1 Modelle für stationär-stochastischen Bedarf77
2.3.3.2 Modelle für instationär-stochastischen Bedarf89
2.4 Beurteilung von Dispositionsverfahren92
2.4.1 Deskriptive Maße der Dispositionsgüte92
2.4.2 Zusammenhang von Prognosefehler und Dispositionsgüte95
3 Methodische Grundlagen der Prognose97
3.1 Determinanten der Prognosemodelle97
3.1.1 Merkmale der Prognose97
3.1.2 Determinanten von Prognosemodellen99
3.1.2.1 Gegenstand der Prognose99
3.1.2.2 Formalisierungsgrad der Modellbildung102
3.1.2.3 Gestaltung der abhängigen Modellvariablen104
3.1.2.4 Gestaltung der unabhängigen Modellvariablen107
3.1.3 Auswahl von Prognosemodell und Prognoseverfahren112
3.1.3.1 Umfang des Erklärungsmodells112
3.1.3.2 Zeitlicher Prognosehorizont115
3.1.3.3 Verfahren der Bedarfsprognose118
3.1.3.4 Prognoseverfahren im Handel120
3.2 Berechnung von Prognoseverfahren124
3.2.1 Subjektive Prognoseverfahren124
3.2.2 Objektive Prognoseverfahren der Verteilungsschätzung126
3.2.2.1 Bestimmung der empirischen Verteilungsfunktion126
3.2.2.2 Approximation durch theoretische Verteilungsfunktionen127
3.2.2.3 Schätzung der Verteilungsparameter130
3.2.3 Objektive Prognoseverfahren der Zeitreihenanalyse133
3.2.3.1 Zeitreihen als Grundlage der Prognose133
3.2.3.2 Verfahren bei konstantem Bedarfsniveau141
3.2.3.3 Verfahren bei trendbehaftetem Bedarfsverlauf148
3.2.3.4 Verfahren bei saisonalem und trend-saisonalem Bedarfsverlauf152
3.2.4 Objektive Prognoseverfahren der Kausalanalyse155
3.2.4.1 Dynamische Regression155
3.3 Beurteilung von Prognoseverfahren158
3.3.1 Wirtschaftlichkeit und Prognosegenauigkeit158
3.3.2 Beurteilung der Prognosegenauigkeit159
3.3.2.1 Aspekte der Beurteilung159
3.3.2.2 Statistische Prognosefehler161
3.3.2.3 Statistische Fehlermaße163
3.3.2.4 Komparative statistische Fehlermaße167
3.3.3 Durchführung von empirischen Vergleichsstudien169
3.3.3.1 Erkenntnisse aus Vergleichsstudien169
3.3.3.2 Durchführung von Vergleichsstudien170
3.4 Anwendung von Prognoseverfahren172
3.4.1 Methodologien der Prognoseprozesse172
3.4.2 Phasen des Prognoseprozesses174
3.4.2.1 Problemformulierung174
3.4.2.2 Informationsbereitstellung175
3.4.2.3 Auswahl der Verfahren179
3.4.2.4 Durchführung der Verfahren185
3.4.2.5 Beurteilung der Verfahren186
3.4.2.6 Anwendung der Verfahren186
3.4.3 Fehlerquellen im Prognoseprozess187
4 Neuronale Netze als Instrument der Prognose189
4.1 Methodische Grundlagen von Neuronalen Netzen189
4.1.1 Definition und Abgrenzung189
4.1.2 Motivation zur Analyse von Neuronalen Netzen191
4.1.3 Historische Entwicklung192
4.2 Aufbau und Funktionsweise von Neuronalen Netzen194
4.2.1 Biologisches Vorbild194
4.2.2 Technische Realisierung197
4.2.3 Signalverarbeitung in künstlichen Neuronen199
4.2.3.1 Eingabefunktionen199
4.2.3.2 Aktivierungsfunktionen200
4.2.3.3 Ausgabefunktionen205
4.2.4 Informationsverarbeitung in Netzwerken von Neuronen209
4.2.4.1 Netzwerktopologie209
4.2.4.2 Struktur der Verbindungsgewichte211
4.2.4.3 Aktivierungsstrategien der Informationsverarbeitung213
4.2.5 Ausgewählte Architekturen214
4.3 Parametrisierung von Neuronalen Netzen219
4.3.1 Grundlagen des Lernens219
4.3.2 Algorithmen des überwachten Lernens224
4.3.2.1 Klassische Lernalgorithmen224
4.3.2.2 Der Backpropagation-Lernalgorithmus227
4.3.2.3 Erweiterungen des Backpropagation-Algorithmus229
4.3.3 Anwendung der Lernalgorithmen233
4.4 Anwendung von Neuronalen Netzen zur Prognose237
4.4.1 Einsatzfähigkeit Neuronaler Netze zur Prognose237
4.4.1.1 Eigenschaften von Neuronalen Netzen237
4.4.1.2 Anwendungsbereiche von Neuronalen Netzen241
4.4.1.3 Anwendungen von Neuronalen Netzen zur Prognose246
4.4.1.4 Empirische Güte der Anwendung253
4.4.2 Netzwerkarchitekturen zur Prognose256
4.4.2.1 Zeitreihenanalytische Modellierung256
4.4.2.2 Kausalanalytische Modellierung258
4.4.2.3 Äquivalenz zu statistischen Prognoseverfahren261
5 Neuronale Netze zur Disposition269
5.1 Lernziele und Zielfunktionen von Neuronalen Netzen269
5.2 Zielfunktionen der statistischen Prognosefehler275
5.2.1 Quadratische Fehlerfunktionen275
5.2.2 Nicht-quadratische Fehlerfunktionen281
5.3 Zielfunktionen der betriebswirtschaftlichen Entscheidungskosten291
5.3.1 Asymmetrische Kostenfunktionen in der Statistik291
5.3.1.1 Erweiterung auf asymmetrische Kostenfunktionen291
5.3.1.2 Lineare asymmetrische Kostenfunktionen296
5.3.1.3 Nichtlineare asymmetrische Kostenfunktionen299
5.3.1.4 Anwendungsbereiche asymmetrischer Kostenfunktionen302
5.3.2 Neuronale Netze und asymmetrische Kostenfunktionen305
5.3.2.1 Parametrisierung bei asymmetrischen Kostenfunktionen305
5.3.2.2 Erweiterung des Backpropagation-Algorithmus307
5.3.2.3 Auswirkungen von asymmetrischen Kostenfunktionen310
5.4 Studie zur Einsatzfähigkeit von asymmetrischen Kostenfunktionen312
5.4.1 Gestaltung des Versuchsaufbaus312
5.4.1.1 Datenbasis der Studie312
5.4.1.2 Ziel- und Kostenfunktionen315
5.4.1.3 Modellierung der Verfahren316
5.4.2 Ergebnisse319
5.4.2.1 Grafische Analyse und Interpretation319
5.4.2.2 Beurteilung der Einsatzfähigkeit328
5.4.2.3 Beurteilung der Entscheidungsgüte333
5.4.3 Zusammenfassung und Interpretation338
6 Empirischer Vergleich von Neuronalen Netzen zur Prognose und Disposition343
6.1 Gestaltung der Vergleichsstudie343
6.1.1 Zielsetzung des Verfahrensvergleichs343
6.1.2 Aufbau der Vergleichsstudie345
6.2 Durchführung der Vergleichsstudie348
6.2.1 Problemstellung348
6.2.1.1 Der Warenautomat als Betriebsform des Handels348
6.2.1.2 Prognose und Disposition an Warenautomaten352
6.2.1.3 Modelltheoretische Einordnung der Problemstellung354
6.2.2 Datenanalyse357
6.2.2.1 Stichprobe der Zeitreihen357
6.2.2.2 Explorative Datenanalyse360
6.2.2.3 Aufteilung der Datenbasis374
6.2.3 Verfahren zur Bedarfsprognose375
6.2.3.1 Auswahl der Prognoseverfahren375
6.2.3.2 Berechnung der statistischen Prognoseverfahren378
6.2.3.3 Berechnung der Neuronalen Netze zur Prognose380
6.2.4 Verfahren zur Bestellmengenrechnung382
6.2.4.1 Bestimmung des kostenoptimalen Servicelevels382
6.2.4.2 Bestellmengenrechnung für statistische Prognoseverfahren384
6.2.4.3 Simultane Bestellmengenrechnung mit Neuronalen Netzen385
6.2.5 Beurteilungsmaße386
6.2.5.1 Fehlermaße der Prognosegenauigkeit386
6.2.5.2 Kostenmaße der Dispositionsgüte387
6.3 Ergebnisse der Vergleichsstudie388
6.3.1 Ergebnisse der Bedarfsprognose388
6.3.1.1 Gesamtergebnisse388
6.3.1.2 Ergebnisse nach Absatzstelle399
6.3.1.3 Ergebnisse nach Zeitreihe404
6.3.1.4 Ergebnisse nach Zeitreihencharakteristika406
6.3.2 Ergebnisse der Warendisposition411
6.3.2.1 Gesamtergebnisse411
6.3.2.2 Ergebnisse nach Absatzstelle419
6.3.2.3 Ergebnisse nach Zeitreihen424
6.3.2.4 Ergebnisse nach Zeitreihencharakteristika425
6.3.3 Zusammenhang zwischen Prognosegenauigkeit und Dispositionskosten430
7 Schlussbetrachtung435
7.1 Zusammenfassung435
7.2 Ausblick436
Literaturverzeichnis439
8 Anhang485

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